---

Анализ вакансий на 01.09.2024¶

Данные были собраны с 2 ресурсов

• https://rabota.by/
• https://gsz.gov.by/

Это данные на 01.09.2024.

Данные были очищены и приведены к единому виду, что позволило исследовать более полно рынок вакансий.

---

Что было рассмотрено:

• Вакансии. Их количество на конкретную дату.
• По каким предметам большее количество вакансий
• Средняя зарплата и медианная. Зарплата по регионам.
• Можно посчитать по предметникам зарплаты
• Сравнение зарплат в областных центрах и регионах
• Корреляция между опытом и зарплатами (уровнем)
• Полная или частичная занятость
• Топ востребованности специалистов по изучаемым языкам
• Требования об образовании (высшее и т.д.)

Количество вакансий¶

Всего 2267 вакансий

По регионам¶

Минск лидирует с отрывом по количеству вакансий. Столица одна предлагает больше вакансий, чем 3 области с наименьшими показателями.

Далее нам придётся это учесть, т.к. и зарплаты в Минске обычно выше.

---

По предметам и специализациям¶

Тут важно отметить, что иногда вакансии имели в себе несколько предметов.
Например, "учитель химии и биологии". В таком случае засчитываем по +1 и для "учитель химии", и для "учитель биологии".
Обуславливаю это тем, что мы тут всё-таки ищем, на какие предметы самый большой дефицит наставников.

Общая картина¶

Позиций много, поэтому интуитивно хотелось разделить вакансии на 2 категории:

1. непосредственно учителя(предметники)
2. не-учителя, т.е. администрация и другой персонал

Руководитель физ.воспитания был включен как учитель, а руководитель военно-патриот. воспитания как не-учитель.

Отдельно предметники¶

Отдельно другой персонал¶

Доля предметных и не-предметных мест среди всех вакансий¶

Интересно, что не-учителей требуется больше, чем учителей. Для меня это было неожиданностью, т.к. кажется, что учителя в целом в школах превалируют по количеству.

Не могу никакой вывод тут сделать :)

---

Зарплаты¶

Важные моменты:¶

1. Ставка -- это **Rate** в таблицах.

2. Не везде в вакансиях явно была указана ставка. Это в основном касается rabota.by. Поэтому я посмотрел на минимальные зарплаты для gsz.by с полной ставкой. И для всех зарплат с rabota.by ниже этого значения я поставил ставку 0.5.
   Это может внести небольшой шум в данные, но делается это для того, чтобы не занизить средние значения для полной ставки.

3. Там, где ставка была указана ниже полной, т.е. < 1, я буду восстанавливать полную ставку.
   Это нужно для того, чтобы мы смотрели на деньги, которые платятся в разных местах за одно и то же потраченное время. Иначе бы мы удивлялись умопомрачительно низким зарплатам в 200 рублей, которые на самом деле характеризуют ставку 0.2.

4. Для зарплат с rabota.by было легко понять, зарплата указана в net или gross. Для gross используем коэффициент в -13% для приведения к net.

5. На gsz.by понять, зарплата указана в net или gross, нельзя. Поэтому для gsz.by я считаю все зарплаты в net.
   Это значит, что средние значения на самом деле могут быть немного ниже полученных, т.к. если они были указаны в gross, а мы не использовали поправку на налог, то мы не "срезали" деньги с зарплаты => она больше реальных денег на руки. Поэтому стоит держать в уме, что средние значения могут быць на 5-8% ниже. А могут и не быть.

6. На сайтах часто был указан интервал зарплаты, "от Х до У". В этом случае использовалась середина интервала, т.е. (Х+У)/2.
   Если же было указано только одно значение, брал только его. Поэтому случаи "от K рублей" и "до K рублей" обрабатывались одинаково.

❗Как читать график "ящик с усами"(boxplot)¶

Мы будем использовать график, который надо уметь читать. Это невероятно полезный график, поэтому лёгкая инструкция к нему.

---

Этот график, известный как "ящик с усами", представляет собой мощный инструмент для наглядного отображения распределения данных. Вот его ключевые особенности:

1. Центральный "ящик" показывает, где сосредоточена половина всех данных.
2. Линия внутри ящика - это медиана, делящая данные пополам.
3. "Усы" демонстрируют разброс остальных данных, исключая крайние значения.

4. Отдельные точки - это "выбросы", необычные значения, выходящие за пределы основного распределения.

5. Верхняя граница ящика называется верхним квартилем. Она показывает уровень, выше которого находится 25% всех данных.

6. Нижняя граница ящика - это нижний квартиль. Ниже этого уровня располагается 25% данных.
7. Область между этими границами содержит 50% всех наблюдений, то есть половину всех данных.

Такое представление позволяет быстро оценить, насколько плотно или разреженно распределены данные в центральной части. Если ящик узкий, это означает, что данные сконцентрированы близко друг к другу. Широкий ящик говорит о большем разбросе значений. Сравнивая положение и размер ящиков разных групп, можно легко заметить различия в распределении данных между ними, что особенно полезно для нетехнических специалистов.

В данном случае мы видим сравнение двух групп (обозначенных эмодзи цыпленка и осьминога), что позволяет легко сопоставить их характеристики.

Это очень удобный график. Будем им пользоваться.

Общая зарплата по стране¶

dtype: float64

• count -- количество записей(вакансий)
• mean -- среднее значение
• 25%, 50%, 75% -- значения, ниже которых находится указанный процент от всех вакансий.
• 50% -- это медиана

---

min & max, (скорее всего max -- опечатка кадровика)

Общий график по всем вакансиям даёт нам кое-что понять про рынок.
Как видим, Медиана находится в нижней части графика. 50% вакансий предалагают ниже 850 рублей за полную ставку.

Те 50%, что выше медианы, более "растянуты" по графику. Поэтому и среднее значение выше, чем медиана - дорогие специалисты вытягивают среднее выше.

---

Следующий график дублирует ящик с усами. Помогает привыкнуть к нему и лучше понять.

Смотрим тут на распределение. Видно, что оно скошено в левую сторону.
Как мы и наблюдали на ящике, ниже медианы вакансии идут плотно, многие находятся в одном диапазоне. Зарплаты выше медианы растянуты вправо, диапазон большой.

---

По регионам¶

Включая Минск¶

---

---

Посмотрим на областные центры и области отдельно¶

Графики выше приводят нас к выводу: Минск слишком сильно выбивается на фоне остальных регонов и городов.

К тому же из секции про Количество вакансий мы можем вспомнить, что Минск занимает 30% всех вакансий.

Что это значит?
Среднее значение и медиана сильно смещены в сторону Минска. Это видно на графике выше.
Медиана по всей выборке(синий пунктир) сильно смещена вправо относительно почти всех медиан. Так не должно быть.

Этот эффект искривляет наше понимание общей ситуацыи по регионам.

И хоть мы можем увидеть медианы и среднее отдельно по каждому региону на графике или в таблице, давайте всё же посчитаем метрии по стране, но без столицы.

---

Регионы без Минска¶

Медианы для Минска и всех остальных населённых пунктов отличаются на 300 рублей!

И Минск за счёт большого количества вакансий и больших зарплат смог сдвинуть Медиану всей страны на 50 рублей относительно Медианы без Минска.
То есть сдвиг был на 7% вверх для регионов.

---

---

Теперь мы лучше понимаем регионы. На графике новые Среднее и Медиана ближе к центрам каждого из ящиков.
И теперь новая Медиана по стране оказывается то слева, то справа от медиан отдельных регионов. Такое и можно было ожидать.

Среди областных центров лидер теперь Гродно.

---

По специализациям¶

Среднее и медиана, сортировка по количеству вакансий¶

Обращайте внимание на цвет точки! Чаще всего медиана ниже среднего, но так бывает не всегда.

Тут порядок записей идентичен порядку графика с количеством вакансий, от самых востребованных к самым редким.

---

Теперь давайте отсортируем по предметным/непредметным специальностям и средней зарплате.

Среднее и медиана, сортировка по предметник/не-предметник и величине зарплаты¶

---

Распределение зарплат, boxplot(ящик с усами). Сортировка по предметник/не-предметник и величине зарплаты¶

Тут интересно заметить: хоть самые высокооплачиваемые в среднем и по медиане зарплаты у заместителей, многие учительские вакансии имеют длинные хвосты, которые даже превышают зарплаты заместителей.
Например, учителя математики, информатики, бел. и рус. языков, физики имеют позиции по 1750+ рублей.
Но тут дело скорее всего в том, что позиций заместителей мало -- 10 штук на всю выборку. И в хорошо финансируемых школах заместителя находят очень быстро, поэтому мы даже не успеваем увидеть его на сайте вакансий. А вот математиков на порядок больше (173), поэтому даже богатые школы иногда долго их ищут.

Тем не менее, интересный факт.

---

Давайте посмотрим на топ-20 высокооплачиваемых учителей. Тут мы не убираем "выбросы", поэтому значения могут быть даже выше тех, что мы видим на графике.

Я также подозреваю, что учитель физики из Гродненской области -- это какая-то ошибка в описании. Слишком большая разница от остальной выборки.

По специализациям и регионам¶

Я бы хотел увидеть, как зарплаты зависят от вакансии и локации, в которой они находятся.

Но следующий график показывает нам некоторые сложности, с которыми стоит считаться.

Начиная смотреть так подробно, по каждому региону и каждой специальности, мы натыкаемся на проблему разреженности наших данных. Большое количество специальностей на набирает даже 5 открытых вакансий в некоторых регионах.

Нам стоит это учесть.

---

Средняя зарплата¶

Как и ожидалось, Минск самый "насыщенный" регион на этой карте. Некоторые вакансии только там и есть.

И отметьте, насколько много знаков ⚠! Разреженность данных может слегка влиять на качество наших метрик среднего по данной специальности и региону.

Из этого и предыдущих графиков можно заметить, что "учителя" в зарабатывают больше, чем "не-учителя". Карта темнее в нижней части.

Не поэтому ли так много вакансий для "не-учителей"? Кто знает.

---

Теперь повторим ту же процедуру для медианы.

Медиана¶

---

Опыт работы¶

dtype: int64

Вот какие уникальные значения для необходимого опыта имеем. Из-за их разрозненности разобьём всё на категории:

• Без опыта
• Опыт 1-3 года
• Опыт 3-6 лет
• Опыт более 6 лет
• Не указано

В таблице выше можно увидеть, что менее 30% вакансий содержат информацию о стаже. Стоит это учитывать, наши выводы нельзя с уверенностью распространить на всю выборку.

---

Количество вакансий с опытом по регионам¶

Посмотрим на среднюю и медианную зарплаты по стажу

Интересная разбежка. Там, где опыт не указан, зарплаты сильно проседают. Возможно, это связано с регионами. Давайте посмотрим.

---

Количество вакансий в регионе, где опыт указан:

Количество вакансий в регионе, где опыт не указан:

Действительно, видим, где опыт указан -- Минск впереди с большим отрывом по количеству вакансий. Отсюда и такая большая разница.

Ведь мы помним из графиков с Зарплатами по регионам с Минском и без, что средние метрики для Минска: среднее 1157.4, медиана 1100.0.

---

❗❗❗
Поэтому, к сожалению, будем смотреть только на Минск и различия в опыте там. Для остальных регионов слишком мало данных. По ним ничего не можем сказать.

---

Зарплата к стажу в Минске¶

Откинем вакансии, где не указан требуемый опыт

На этом графике я советую смотреть на медиану и опираться на неё.

Вот почему:
У нас мало вакансий, где нужен опыт 3+ лет. Поэтому среднее очень не стабильное, на него влияют редкие вакансии с большими или маленькими зарплатами.
Это особенно видно на росте среднего с "Опыт 3-6 лет" до "Опыт более 6 лет". Скачок сразу на большое значение.

Медиана к таким выбросам устойчива.

---

Виден рост, через 3 года медианная зарплата вырастает на 10%. Средняя зарплатна -- на 6%.

Полная или частичная занятость¶

Какая ставка была указана и сколько раз:

dtype: int64

Как и со стажем, разобьём на несколько категорий ставку.

Ставка по специализациям, абсолютные значения

---

Ставка по специализациям, относительные значения внутри специализации

График отсортирован по востребованности вакансий, поэтому порядок записей совпадает с графиком по количеству вакансий.

Следует понимать, что последние записи в таблице имеют очень мало открытых вакансий, поэтому данные тут не самые надёжные. К ним стоит относится осторожно.

Из интересного: самые востребованные вакансии не-учителей(например, первые три записи) имеют большую долю 0.5-ставочников. При этом учителя в большинстве своём нужны на полную ставку. Тольки руководитель физ.воспитания выбивается, много где он нужен со ставкой ниже 0.5.

---

Образование¶

dtype: int64

Как видим, есть несколько редких категорий. Давайте посмотрим на них отдельно и уберём из датасета.

Убрали эти вакансии из выборки

dtype: int64

По регионам

Тут я не вижу какой-то интересности, повсюда приблизительно одинаковое отношение Вышки к Средне-Спецу, поэтому тут без графика.

dtype: int64

По специализации

Смотрим в процентах

Интересно, что педагог-психолог -- одна из самых востребованных вакансий на рынке. При этом нужно высшее образование. И при этом она плохо оплачивается. Не удивительно, что так много открытых позиций.

Тоже интересно, что только у библиотекарей больше вакансий с требованием средне-спеца.

В остальном без сюрпризов.

---

Топы¶

Топ востребованности по изучаемым языкам¶

dtype: int64

Топ-10 школ наибольшим количеством открытых вакансий¶